AI助力MIT发现“抗撕裂之王”：二茂铁分子让塑料韧性提升4倍

마사추세츠공과대학(MIT) 연구팀이 인공지능을 활용해 5,000개의 분자 중 ‘강력한 항균성’을 가진 이성질체를 찾아내며, 플라스틱의 강도를 기존보다 4배 높이는 성과를 냈다. 핵심은 외력에 반응해 구조가 변하는 ‘력응답 기그룹’(mechanophores)으로, 특히 철을 중심으로 한 유기금속 화합물인 이온화된 두개의 고리 사이에 있는 ‘디펜프로센’(ferrocene) 구조가 주목받았다. 기존 연구에서 약한 교차결합제가 오히려 강도를 높인다는 현상이 발견된 바 있는데, 이는 균열이 강한 결합보다 약한 결합을 먼저 파괴하게 만들어 전체적인 에너지 흡수 능력을 향상시키기 때문이다. MIT의 헤더 쿨릭 교수와 듀크대 스티븐 크레이그 교수팀은 이 현상을 활용해 머신러닝 모델을 개발했다. 5,000개의 이미 합성된 디펜프로센 구조를 데이터베이스에서 선정하고, 약 400개를 실험 및 계산 모의를 통해 힘에 대한 반응을 분석했다. 이를 기반으로 신경망을 학습시켜 나머지 4,500개와 7,000개의 유사 구조에 대한 기계적 반응을 예측했다. 그 결과, 두 가지 중요한 설계 원칙을 발견했다. 첫째, 고리 사이의 치환기 간 상호작용이 강할수록 반응성이 높아졌고, 둘째, 두 고리에 모두 큰 치환기를 붙이면 외력에 더 쉽게 파괴되는 것이 확인됐다. 특히 후자는 기존 화학 지식으로는 예측하기 어려운 발견이었으며, AI 없이는 발견되지 않았다. 연구팀은 이 중 가장 효과적인 후보인 m-TMS-Fc를 선택해 폴리아크릴레이트 기반 폴리머를 제작했다. 실험 결과, 기존 디펜프로센 기반 폴리머 대비 항균성(내열성)이 4배 향상됐다. 이는 제품 수명 연장과 플라스틱 폐기물 감소에 기여할 수 있다. 향후 연구는 AI 기반 플랫폼을 다른 기능성력응답 분자로 확장할 계획이며, 외력에 따라 색이 변하거나 촉매 활성을 켜는 분자 개발에도 활용될 예정이다. 특히 전이금속 기반의 힘응답 분자는 아직 미개발 영역이지만, 이번 연구가 그 경계를 넓히는 계기가 될 전망이다.